实时计算 Flink版产品使用问题之如何实现Oracle到其他系统的实时同步

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink这个展示不全, 怎么搞?

Flink这个展示不全, 怎么搞?



参考答案:

如果您在使用Flink时遇到展示不全的问题,可以尝试以下几种方法来解决:

  1. 检查数据流图配置:确保您的Flink程序的Source、Transformation和Sink配置正确无误。Source负责读取数据源,Transformation负责数据处理加工,而Sink负责数据输出。如果其中任何一个环节配置有误,都可能导致展示不全。
  2. 查看监控指标:使用Flink Metrics来实时采集监控数据,通过Flink的UI界面查看任务状态、时延等信息。如果发现问题,可以根据监控信息进行相应的调整。
  3. 检查Checkpoint配置:Checkpoint是Flink容错机制的关键部分。如果Checkpoint失败,可能会导致展示不全。检查Checkpoint的各个阶段,确保每个步骤都能成功执行。
  4. 优化算子配置:Flink的算子配置不当也可能导致展示问题。检查是否所有的转换算子都已经正确配置,并且没有过多的资源消耗。
  5. 更新版本:如果是Flink版本较旧,可能存在已知的bug或者兼容性问题,尝试更新到最新的稳定版本可能会解决问题。
  6. 社区支持:如果以上方法都无法解决问题,可以查阅Flink官方文档或加入Flink社区寻求帮助。社区成员可能会有遇到类似问题的经验和解决方案。
  7. 联系技术支持:如果问题依然无法解决,可以考虑联系Flink的技术支持团队,提供详细的问题描述和日志信息,以便他们能够提供专业的技术支持。

总之,通过上述方法,您应该能够找到导致Flink展示不全的原因,并采取相应的措施来解决问题。在处理这类问题时,耐心和细致的排查是关键。



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问题二:有人用Flink CDC同步 Oracle 成功的吗?

有人用Flink CDC同步 Oracle 成功的吗?



参考答案:

如果是到单库,单表的话,oracle到mysql、oracle、sqlserver我测试都通了,到doris的话能同步多表

-- 同步F360表

$FLINK_HOME/bin/flink run \

-Dexecution.checkpointing.interval=180 \

-Dparallelism.default=1 \

-c org.apache.doris.flink.tools.cdc.CdcTools \

./lib/flink-doris-connector-1.17-1.6.0-cdc-3.0.1.jar \

oracle-sync-database \

--database app_db \

--oracle-conf hostname=192.168.9.100 \

--oracle-conf port=1521 \

--oracle-conf username=regenta \

--oracle-conf password="regenta2017" \

--oracle-conf database-name=REGENTA \

--oracle-conf schema-name=REGENTA \

--including-tables "SALELIST|SALELISTGOODS|CHANNEL|GOODS|MEMBERCARD|BUSINESSPERSON|SALETYPE_VW|BUSCH" \

--oracle-conf debezium.database.history.store.only.captured.tables.ddl=true\

--sink-conf fenodes=192.168.9.168:8030 \

--sink-conf username=root \

--sink-conf password="83320843"\

--sink-conf jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.9.168:9030 \

--sink-conf sink.label-prefix=F360 \

--table-conf replication_num=1

你要注意表名大小写,这个配置是可以一个任务同时同步几个表的,用的是flink1.17.2,doris是2.0.6 ,



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问题三:请教一下flink standalone模式下 动态加载完udf的jar包之后,有知道怎么解决吗?

请教一下flink standalone模式下 动态加载完udf的jar包之后,jar更新了,再次加载更新的内容没有发生变化,有大佬知道怎么解决吗?



参考答案:

在Apache Flink的Standalone模式下,如果动态加载了UDF的jar包,但在jar包更新后,再次加载并未反映最新的更改,这种情况可能是由于JVM缓存了先前加载的类而导致的。为了避免类加载器缓存旧版本的类,你可以考虑以下策略:

1. 使用新的类加载器加载:

创建一个新的URLClassLoader实例指向新的jar文件,而不是使用默认的系统类加载器。每次更新jar包时,都通过新的类加载器加载,这样可以确保加载的是新版本的类。

2. 清除旧的类加载器和引用:

如果在Flink任务中持久保留了旧的类加载器实例,确保在更新jar包时移除对该类加载器的引用,并创建新的类加载器实例加载新的jar包。

3. 重新提交任务:

在某些情况下,尤其是在Standalone模式下,任务运行在一个长期存在的TaskManager JVM中,如果不重启任务或TaskManager进程,新加载的类可能不会被使用。这时,你需要重新提交任务,确保TaskManager加载的是新的jar包。

4. 配置Flink ClassLoader重加载策略:

如果Flink本身支持配置类加载器的行为,检查是否有相关配置项可以控制类加载器对更新jar包的处理方式。例如,某些类加载器可能支持检测文件变动并自动重加载。

5. 重启TaskManager:

作为一种临时解决方案,可以尝试重启TaskManager,确保没有任何旧的类缓存。

针对Flink的具体情况,可以尝试使用Flink的Libraries API来动态添加和更新用户自定义函数(UDF)的jar包。Flink 1.10及以上版本开始提供了更为完善的library管理和动态加载机制,通过Flink的Client API或者通过REST接口提交新的lib目录或jar文件,随后重启任务或重新提交任务以加载新的库。

请注意,实际操作时应遵循Flink官方文档给出的最佳实践,确保符合Flink的兼容性和稳定性要求。



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问题四:Flink CDC同步Oracle19c,是19C已经不支持用于 DBMS吗?

Flink CDC同步Oracle19c,是19C已经不支持用于 DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR吗?



参考答案:

是的,根据之前的信息,“ORA-44609: CONTINUOUS_MINE 已经不支持用于 DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR”这个错误表明,在Oracle 19c版本中,DBMS_LOGMNR.CONTINUOUS_MINE模式已经被弃用或不再支持。这意味着在Flink CDC使用LogMiner作为Oracle CDC源时,不能使用连续挖掘日志模式(continuous mining)。

Flink CDC在连接Oracle 19c时,应当遵循Oracle官方推荐的方式来获取数据库变更数据,例如使用非连续挖掘日志模式或者其他Oracle支持的数据捕获技术。在这种情况下,Flink CDC通常会定期轮询数据库获取增量日志,而不是连续监听日志文件的变化。使用者应该确保Flink CDC的Oracle connector配置正确,适应Oracle 19c的特性。如果需要实时变更数据捕获,也可以考虑使用GoldenGate等第三方工具与Flink整合实现。



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问题五:请教下 还是用flink cdc去读取的日志 这块有什么好的方法去获取数据的状态吗?

请教下 还是用flink cdc去读取rds postgresql的日志 但是无法获取数据的op状态是update还是delete 只有一个op_ts为数据处理时间 这块有什么好的方法去获取数据的状态吗?



参考答案:

在使用 Flink CDC (Change Data Capture) 去读取 RDS (Relational Database Service) PostgreSQL 的日志时,通常期望能够捕获到数据的变更操作类型,比如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。如果 Flink CDC 只提供了操作时间戳 op_ts 而没有提供操作类型,那么这确实是一个限制。

为了解决这个问题,你可以考虑以下几种方法:

1. 检查 Flink CDC Connector 版本:

确保你使用的 Flink CDC Connector 是最新版本。老版本可能存在功能上的限制或 bug。

2. 自定义解析逻辑:

如果 Flink CDC Connector 没有直接提供操作类型,你可能需要自定义解析逻辑来从捕获的变更数据中推断操作类型。

例如,对于 UPDATE 操作,你可以检查捕获到的数据是否包含旧值和新值。如果同时包含旧值和新值,那么很可能是 UPDATE 操作。

对于 DELETE 操作,可能只会捕获到旧值,没有新值。

对于 INSERT 操作,通常只会捕获到新值。

3. 使用 PostgreSQL 的逻辑复制协议:

Flink CDC Connector 可能使用 PostgreSQL 的逻辑复制协议来捕获变更数据。在这种情况下,你可以查看逻辑复制协议的具体实现细节,了解如何从中提取操作类型。

4. 检查 Flink CDC Connector 的文档和配置:

仔细阅读 Flink CDC Connector 的官方文档,查看是否有关于如何获取操作类型的说明。

检查配置选项,看是否有与操作类型相关的配置参数。

5. 联系 Flink CDC Connector 的开发者或社区:

如果你无法自行解决问题,可以尝试联系 Flink CDC Connector 的开发者或在相关社区提问,寻求帮助。

6. 考虑其他 CDC 工具:

如果 Flink CDC Connector 无法满足你的需求,你可以考虑使用其他支持 PostgreSQL 的 CDC 工具,如 Debezium、Canal 等。这些工具可能提供了更丰富的功能,包括捕获操作类型。



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